论文摘要
为了建立一种视觉类次任务驾驶安全性预测模型,实现对驾驶人执行视觉类次任务时的行车安全进行预测,设计并进行了城际高速公路场景中三种视觉类次任务驾驶试验;以眼球运动状态参数集和车身行驶状态参数集为安全评价指标,使用模糊层次分析法（F-AHP）计算得到测试驾驶人的安全评价数字等级;以此为基础,利用BP神经网络建立视觉类次任务驾驶安全性预测模型,以30名测试驾驶人的评价指标数据作为神经网络的输入训练样本、安全评价数字等级作为神经网络的输出训练样本,调试网络参数直至满足本研究的精度需要;最后,使用其余10名测试驾驶人的数据对模型进行适用性测试。研究结果表明,在操作车载收音机、发信息以及操作触摸屏设备这三种次任务情境下,本预测模型的适用性较好,可以比较准确的实现对驾驶人安全等级的预测。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 龚天洋,郭柏苍,王文扬,何佳
关键词: 交通工程,安全性预测模型,神经网络,模糊层次分析法,驾驶人行为
来源: 科学技术与工程 2019年11期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输
单位: 吉林大学汽车学院,吉林大学交通学院,中国汽车技术研究中心有限公司
基金: 国家自然科学基金(51575229),国家重点研发计划(2017YFB0102500),天津市科委人工智能重大专项(17ZRXGGX00130),中国汽车技术研究中心有限公司重点课题(16190125)资助
分类号: U491
页码: 272-279
总页数: 8
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